南京大学软件学院考研全攻略及真题解析
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简介：南京大学软件学院考研资源丰富，包括数据结构、算法分析、数据库系统、操作系统和计算机网络等核心科目的复习资料。考生需全面掌握这些领域的基础知识和专业技能。本资源集合了历年专业课、期末考试、复试及机试的真题，为考生提供全面的考研复习指导，帮助学生深入了解考试要求，针对自身薄弱环节进行有效复习，并提升实际解决问题的能力，为成为软件工程领域的专业人才打下坚实基础。
1. 数据库系统概论复习
数据库系统是现代信息技术的基石，其核心在于数据存储、检索和管理的效率与安全性。在这一章节中，我们将从基础理论讲起，探讨关系型数据库模型、数据的规范化处理，以及事务管理和并发控制机制。我们会复习关键概念，比如SQL语言的基本操作，索引的创建和优化方法，以及数据库的备份和恢复策略。通过对这些基础知识的回顾，读者可以巩固旧知识，理解它们在实际开发中的应用，并为接下来深入学习数据库系统打下坚实的基础。
-- 示例：创建一个简单的关系型表格
CREATE TABLE employees (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
salary DECIMAL(10, 2),
department_id INT,
FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(id)
);
本章的目的是确保每位IT专业人员都能够熟练地操作数据库，理解其背后的工作原理，并能解决在数据管理过程中遇到的常见问题。我们将一起探索数据库的高级话题，包括但不限于数据仓库设计、分布式数据库系统以及NoSQL技术。
2. 计算与软件工程要点
2.1 计算机科学基础概念
2.1.1 计算模型与复杂性理论
计算模型是理解和描述计算机科学基础概念的基石。一个经典的计算模型是图灵机，它由一个无限长的纸带、一个读写头和一套定义好的状态转换规则组成。图灵机模型奠定了现代计算机的理论基础，并引入了可计算性的概念。复杂性理论则关注算法执行所需要的时间和空间资源，通常划分为P类（多项式时间可解问题）、NP类（非确定性多项式时间可验证问题）以及NP难和NP完全等更复杂的问题类别。理解复杂性理论对于评估和设计高效算法至关重要。
mermaid 流程图示例：
graph TD
A[开始] --> B[定义问题]
B --> C[选择计算模型]
C --> D[分析时间复杂度]
D --> E[分析空间复杂度]
E --> F[确定问题类别]
F --> G[结束]
2.1.2 软件开发过程与方法论
软件开发过程包含需求分析、设计、实现、测试和维护等阶段。方法论则提供了一套规范的开发模式和实践准则，比如瀑布模型强调按阶段顺序执行，而敏捷开发则倡导迭代和增量式的开发方式。通过理解不同的软件开发过程和方法论，软件工程师可以选择最适合项目需求的开发模式，以确保项目的高效和成功。
2.2 软件工程实践技巧
2.2.1 需求分析与设计模式
需求分析是软件开发的第一步，它确保了开发团队与用户之间的沟通顺畅，并理解了用户的需求。在这一阶段，通过各种技术如用例图、用户故事和业务流程图等，可以有效地收集和分析需求。设计模式是软件设计中的最佳实践，它提供了一系列的模板来解决特定的设计问题。熟悉设计模式，如单例、工厂、策略模式等，可以帮助开发者创建更加灵活和可维护的软件系统。
表格示例：常见设计模式
| 模式类型 | 模式名称 | 使用场景 | 优势 | |----------|----------|----------|------| | 创建型 | 单例模式 | 确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点 | 控制实例化过程 | | 结构型 | 适配器模式 | 将一个类的接口转换成客户期望的另一个接口 | 使不兼容的接口可以合作无间 | | 行为型 | 观察者模式 | 一个对象的状态改变通知所有依赖者 | 支持一对多依赖关系 |
2.2.2 代码编写与质量保证
编写代码是软件工程中的核心活动。高质量的代码应具备可读性、可维护性和可扩展性。代码质量保证包括静态代码分析、单元测试、代码审查以及持续集成等实践。例如，单元测试可以确保代码中的每个单元按预期工作，代码审查则是一个团队合作的过程，团队成员相互检查代码以发现并修复缺陷。
代码块示例：单元测试的简单实现
import unittest
class TestExample(unittest.TestCase):
def test_addition(self):
self.assertEqual(add(1, 2), 3)
def add(a, b):
return a + b
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
在上述代码块中，我们定义了一个简单的加法函数 add ，并用 unittest 框架创建了一个测试用例 TestExample ，其中包含了一个测试方法 test_addition 。这个方法使用 assertEqual 函数来验证 add 函数的输出是否等于预期值。
通过编写并执行这种类型的测试，开发者能够确保代码的正确性，并对任何更改后的代码进行回归测试，确保新代码不会破坏已有功能。代码审查和单元测试是确保软件质量的关键手段，它们有助于提前发现错误，从而减少维护成本，提高软件的可靠性和效率。
3. 复试资料与面试技巧
3.1 复试准备策略
3.1.1 理论知识梳理
为了在复试中取得好成绩，首先需要对相关理论知识进行全面的梳理。掌握扎实的理论基础对于面试官来说是一个基本的要求，也是衡量一个候选人是否能够深入理解专业的标尺。以下是几个梳理理论知识的建议步骤：
- 构建知识框架 ：从宏观的角度，了解整个专业领域的核心理论和知识点。例如，计算机科学领域的理论知识可以包括数据结构、算法原理、计算机网络、操作系统等。
-
深入各个领域 ：在构建好大的框架之后，深入研究每个领域的核心内容。比如，对于数据结构，你应该熟悉链表、栈、队列、树、图等结构的定义、操作和应用；对于算法，了解其时间复杂度和空间复杂度的分析。
-
关注前沿动态 ：除了复习传统知识，了解最新的研究趋势和科技动态对于表现你的热情和前瞻性也是加分项。
-
整理重点难点 ：在复习的过程中，整理出自己不熟悉或者难以理解的知识点，进行重点突破。
-
编写复习笔记 ：通过编写笔记，加深记忆，并且在复习时可以快速回顾。
3.1.2 实际项目经验准备
除了理论知识，实际的项目经验也是面试官考察的重要内容。以下是准备项目经验的几个要点：
-
项目梳理 ：理清自己参与过的项目，包括项目名称、参与角色、项目目标、使用技术、遇到的挑战、解决方案以及最终结果。
-
技术亮点挖掘 ：根据你的项目经历，提炼出技术上的亮点和创新点，准备如何用简洁明了的语言进行介绍。
-
项目成果展示 ：准备项目相关的演示材料，如代码片段、系统架构图、运行界面截图等，以方便在面试中进行展示。
-
复现项目经历 ：尝试在本地或云端复现自己的项目，这不仅可以加深理解，也能在面试中应对深入的技术问题。
-
准备STAR回答结构 ：在回答项目经历相关的问题时，采用 Situation（情境）、Task（任务）、Action（行动）和 Result（结果）的STAR方法，使回答清晰有条理。
3.1.3 表格：个人项目经历整理
| 项目名称 | 参与角色 | 项目目标 | 使用技术 | 遇到挑战 | 解决方案 | 最终结果 | |--------------|------------|---------------------------|---------------------------|------------------------------------------|------------------------------------------|------------------------------------------| | 示例项目A | 开发者 | 提供在线购物服务 | Java、Spring Boot、MySQL | 高并发处理，系统稳定性问题 | 引入Redis做缓存，数据库读写分离 | 系统稳定性提高，交易量提升200% | | 示例项目B | 架构师 | 构建分布式存储系统 | Hadoop、HBase、Kafka | 数据一致性、实时性问题 | 设计基于Zookeeper的数据一致性解决方案；实时数据同步 | 数据一致性和实时性得到保障，满足业务需求 |
3.2 面试技巧与注意事项
3.2.1 沟通技巧与自我介绍
面试中的沟通技巧至关重要，能够有效展示你的专业素养和个人魅力。以下是一些面试中的沟通技巧：
-
倾听 ：认真倾听面试官的问题，不要急于回答，展现出你的尊重和耐心。
-
表达清晰 ：用清晰、准确的语言回答问题，避免使用行业术语造成理解障碍。
-
条理分明 ：回答问题时，尽量逻辑清晰、条理分明。先总结回答的主要点，然后展开说明。
-
身体语言 ：保持良好的眼神交流，注意自己的坐姿和手势，展现自信的风貌。
在自我介绍环节，需要简洁而全面地展示自己，包括教育背景、工作经历、项目经验、技能特长和职业目标等。自我介绍的时间不宜过长，通常在1-2分钟内。
3.2.2 常见面试问题及应对
面试过程中可能会遇到各种类型的问题，准备以下常见问题的回答是至关重要的：
-
你的优势和劣势是什么？
针对这个问题，你应该结合应聘职位的需求，强调自己的优势，并且对于劣势给出正在积极改进的措施。 -
为什么选择这个职位/公司？
表现出你对公司和职位有深入了解，并结合自身的职业规划，说明为什么这个职位对你来说合适。 -
你解决过什么技术难题？
通过STAR方法结构化地描述你解决技术问题的经历，并突出你的技术能力和贡献。
3.2.3 代码编写测试
面试中可能会有即兴编程的环节，以下是一个典型的编程测试实例：
代码块示例：反转字符串
public String reverseString(String s) {
// 将字符串转换为字符数组
char[] chars = s.toCharArray();
// 双指针从两端向中心逼近，交换对应字符
int left = 0, right = chars.length - 1;
while (left < right) {
char temp = chars[left];
chars[left] = chars[right];
chars[right] = temp;
left++;
right--;
}
// 将字符数组转换回字符串
return new String(chars);
}
参数说明： - s ：原始字符串。 - chars ：用于存储 s 的字符数组。 - left 和 right ：数组的左右指针，初始值分别为0和数组长度减1。
执行逻辑说明： 1. 将输入字符串 s 转换成字符数组 chars 。 2. 使用双指针 left 和 right ，分别从数组的前后两端开始向中间逼近。 3. 在每一次循环中，交换 left 和 right 指向的字符，然后将指针向中心移动一位，即 left++ 和 right-- 。 4. 当 left 不再小于 right 时，说明所有字符都已经被交换过，此时将 chars 数组转换回字符串返回。
逻辑分析： 这种方法的效率非常高，只需要一次遍历即可完成字符串的反转，时间复杂度为O(n)，其中n为字符串的长度。空间复杂度为O(n)，由于需要一个数组来临时存储字符。
3.2.4 模拟面试流程
为了更好地准备面试，可以模拟整个面试流程：
- 环境准备 ：准备一个安静的面试环境，并确保网络稳定。
- 自我介绍 ：练习自我介绍，注意时间控制和语言表达。
- 技术问答 ：模拟面试官提问，对自己所学进行问答练习。
- 编程测试 ：在实际的编码环境中完成编程题，以适应实际面试环境。
通过模拟面试，不仅可以提高应对实际面试的能力，还能缓解面试前的紧张情绪，提升自信。
4. 数据结构与算法分析精讲
4.1 数据结构基础知识
数据结构是计算机存储、组织数据的方式，它旨在以更有效的形式存储数据，使对数据的访问和修改更加高效。不同的数据结构适合解决不同的问题。
4.1.1 常用数据结构特性与应用
在软件开发中，数据结构的选择对性能有着至关重要的影响。下面是一些常见数据结构的特性及其应用场景：
- 数组(Array) : 一种线性数据结构，通过连续的内存位置存储元素。适合快速访问元素，但在插入和删除时可能需要移动大量元素。
- 链表(LinkedList) : 由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的插入和删除操作较数组更快，但在访问元素时需要遍历整个链表。
- 栈(Stack) : 后进先出(LIFO)的数据结构，通常实现为数组或链表，用于处理函数调用、撤销操作等。
- 队列(Queue) : 先进先出(FIFO)的数据结构，适合任务调度、缓存策略等场景。
- 树(Tree) : 非线性数据结构，由节点组成，每个节点有零个或多个子节点。树结构用于表示层级关系，如文件系统、XML文档等。
- 图(Graph) : 表示一组顶点和连接这些顶点的边，用于社交网络、网络路由等。
4.1.2 算法效率的评估与比较
算法效率通常用时间复杂度和空间复杂度来评估。时间复杂度表示算法执行时间与输入数据量的关系，而空间复杂度表示算法所需的额外空间与输入数据量的关系。
- 大O表示法(O-notation) : 描述算法性能上限的数学符号，如 O(n) 表示随着数据量增加，执行时间线性增长。
- 平均情况与最坏情况分析 : 算法的平均性能和在最差输入下的性能往往需要被评估。
- 比较不同算法 : 在选择算法时，需要考虑问题的规模和特性，选择最合适的算法。
4.2 高级算法技巧掌握
掌握一些高级算法技巧是成为高效软件工程师的关键。
4.2.1 排序与搜索算法优化
排序算法的选择依赖于数据的性质和排序的场景。以下是一些常见的排序算法：
- 快速排序(QuickSort) : 一种分而治之的算法，平均时间复杂度为 O(n log n)。
- 归并排序(MergeSort) : 另一种分而治之的排序算法，时间复杂度稳定为 O(n log n)。
- 堆排序(HeapSort) : 基于二叉堆实现的排序算法，时间复杂度为 O(n log n)。
搜索算法方面，二分搜索是一种高效的搜索算法，适用于已排序的数组，其时间复杂度为 O(log n)。
4.2.2 图论与动态规划应用实例
图论和动态规划是解决复杂问题时不可或缺的工具。以下是应用实例：
- 图论 : 用于解决如最短路径、最小生成树等网络优化问题。例如，迪杰斯特拉算法(Dijkstra)用于计算图中节点之间的最短路径。
- 动态规划 : 一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常用于优化具有重叠子问题和最优子结构的问题，如背包问题、最长公共子序列等。
举例说明，考虑一个动态规划问题：硬币找零问题。假设我们有一系列硬币和一个目标金额，目标是找出最少硬币数以组成目标金额。我们可以定义一个数组 dp ，其中 dp[i] 表示组成金额 i 所需的最少硬币数。初始化 dp[0] = 0 ，因为组成金额 0 需要 0 个硬币，其余 dp[i] 初始化为一个大数。然后，我们可以按照以下步骤更新 dp 数组：
def coinChange(coins, amount):
dp = [float('inf')] * (amount + 1)
dp[0] = 0
for coin in coins:
for i in range(coin, amount + 1):
dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)
return dp[amount] if dp[amount] != float('inf') else -1
coins = [1, 2, 5]
amount = 11
print(coinChange(coins, amount)) # 输出结果是 3
这个动态规划解法的时间复杂度是 O(nm)，其中 n 是硬币的种类数， m 是目标金额。通过迭代地填充 dp 数组，我们能够得出解决问题的最优策略。
5. 软件工程期末题实战
5.1 软件工程题目解析
5.1.1 项目管理与团队协作题解
在软件工程项目中，项目管理与团队协作是确保项目成功的关键要素。以下是一个关于项目管理与团队协作的题目解析，通过这个案例，我们可以理解软件工程中的团队管理知识。
假设你是一个项目经理，负责管理一个跨部门的软件开发项目。项目的目标是在9个月内完成一个新的内部应用，该应用需要整合现有的三个系统，并且提供新的功能。项目的预算为100万美元。
问题：
- 请描述你将如何规划和组织团队。
- 你会如何在项目中实施敏捷方法论？
- 面对项目进度延误，你将采取哪些措施？
回答：
- 规划和组织团队：
- 角色分配： 我会根据项目需求和团队成员的技能进行角色分配，确保每个关键角色（如开发人员、测试工程师、产品经理等）都有合适的人员担任。
- 团队构建： 通过团队建设活动增强团队凝聚力和沟通效率。
- 培训与发展： 组织培训以提升团队的专业技能，并鼓励成员之间的知识分享。
-
沟通计划： 制定有效的沟通计划，明确不同阶段的沟通方式、频率和参与人员。
-
实施敏捷方法论：
- 敏捷培训： 对团队进行敏捷方法论的培训，确保所有成员理解敏捷的核心价值观和实践方法。
- 工作周期： 将项目分解为迭代周期（通常为2-4周），每个周期结束时产出可交付的产品增量。
- 持续集成： 鼓励持续集成和测试，确保产品质量和快速响应变化。
- 日常会议： 实施每日站立会议，确保团队同步信息和解决阻碍。
-
评审与调整： 定期进行回顾会议，评估工作进度和敏捷流程，根据反馈进行必要的调整。
-
面对项目进度延误的措施：
- 识别问题： 首先确定导致延期的原因，例如资源不足、技术难题或沟通不畅。
- 优先级调整： 根据项目目标重新评估任务优先级，将关键任务置于首位。
- 资源重新分配： 如果资源不足导致延误，考虑从非关键任务或部门调动资源。
- 风险管理： 如果问题无法立即解决，制定风险管理计划，确保关键里程碑不被错过。
- 沟通： 与所有利益相关者进行沟通，确保他们了解延误的情况以及我们为解决这些问题所采取的措施。
代码块案例展示
考虑一个简单的例子，团队使用敏捷方法进行日常开发。下面是一个简单的敏捷开发流程的伪代码示例，使用Python编写：
class AgileDevelopment:
def __init__(self, team_members, backlog):
self.team_members = team_members
self.backlog = backlog
def planning_poker(self):
estimated_points = {}
for member in self.team_members:
points = input(f"{member.name} estimates story points for {self.backlog[0]}: ")
estimated_points[member.name] = int(points)
return estimated_points
def daily_scrum(self):
for member in self.team_members:
print(f"{member.name} status: {member.status()}")
def sprint_review(self):
print("Sprint review complete.")
for member in self.team_members:
print(f"{member.name} demo: {member.demo()}")
def sprint_retrospective(self):
print("Sprint retrospective complete.")
for member in self.team_members:
print(f"{member.name} feedback: {member.feedback()}")
class TeamMember:
def __init__(self, name):
self.name = name
def status(self):
return "Work in progress..."
def demo(self):
return "Demonstrating the story..."
def feedback(self):
return "Providing retrospective feedback..."
# Usage
team = [TeamMember("Alice"), TeamMember("Bob"), TeamMember("Charlie")]
agile_project = AgileDevelopment(team, ["Story 1", "Story 2", "Story 3"])
agile_project.planning_poker()
agile_project.daily_scrum()
agile_project.sprint_review()
agile_project.sprint_retrospective()
该代码展示了敏捷开发中的一些关键实践，如计划扑克、日常站会、迭代评审和回顾会议。通过这样的流程，团队可以更好地协作并响应变化。
5.1.2 软件测试与维护案例分析
软件测试与维护是软件工程中的重要环节，它们确保软件质量，提升用户体验。在此部分，我们将通过一个案例分析来深入了解。
案例描述：
一个在线购物平台在上线后不久，就出现了多次客户反馈的问题，如购物车功能异常、支付系统崩溃和商品搜索不准确等。为了解决这些问题，开发团队需要进行全面的软件测试并实施相应的维护措施。
问题：
- 你将如何规划软件测试流程？
- 在维护过程中，你将如何确保软件质量？
- 描述如何使用软件测试工具进行测试。
回答：
- 规划软件测试流程：
- 需求分析： 明确测试目标，了解应用需求，制定测试计划。
- 测试策略： 定义测试级别（单元测试、集成测试、系统测试、验收测试）。
- 测试设计： 编写测试用例，设计测试数据。
- 测试执行： 实施测试用例，记录缺陷，与开发团队沟通修复建议。
-
测试报告： 完成测试后，撰写测试报告，总结测试结果和遗留问题。
-
确保软件质量：
- 代码审查： 实施代码审查以识别潜在问题和改进代码质量。
- 持续集成： 利用持续集成工具，在开发过程中频繁测试，确保代码更改不会破坏现有功能。
- 自动化测试： 开发自动化测试脚本，用于回归测试，确保新增功能不引入缺陷。
-
监控和日志： 实施应用程序监控和日志记录，以便在出现问题时快速响应。
-
使用软件测试工具进行测试：
-
单元测试： 使用JUnit（Java）或pytest（Python）等框架编写单元测试。
- 集成测试： 使用Selenium或Cypress等工具进行前端自动化测试。
- 性能测试： 使用JMeter或LoadRunner模拟高负载，评估应用性能。
- 安全性测试： 利用OWASP ZAP或Burp Suite检查应用安全性漏洞。
流程图案例展示
下面是一个简化的软件测试流程图，采用mermaid语法绘制：
graph TD
A[开始测试] --> B{测试计划}
B --> |计划制定| C[设计测试用例]
B --> |定义测试策略| D[选择测试工具]
C --> E[测试执行]
D --> E
E --> F{测试结果}
F --> |成功| G[准备部署]
F --> |失败| H[缺陷报告]
H --> E
G --> I[发布新版本]
流程图展示了从开始测试到发布新版本的完整过程，强调了测试执行和结果评估的重要性。
通过本章节的案例分析，我们深入探讨了软件测试与维护的最佳实践和策略。通过实际的例子，我们了解了如何有效地组织和实施测试流程，从而确保软件质量和解决维护过程中遇到的问题。这些知识点对于任何希望提升软件工程能力的IT专业人士来说都是宝贵的。
6. 计算机网络与操作系统核心
6.1 计算机网络知识复习
6.1.1 网络协议与体系结构
计算机网络的体系结构是网络通信的蓝图，它定义了数据传输和控制信息的标准方法。最著名的体系结构是OSI模型和TCP/IP模型。
-
OSI模型 ：这是一个七层的模型，从上至下分别是应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层和物理层。每一层都扮演着不同的角色，定义了不同的功能和协议。
-
TCP/IP模型 ：这实际上是一个四层的模型，包括应用层、传输层、互联网层和网络接口层。TCP/IP模型比OSI模型更简洁，并且是互联网的基础。
例如，当我们在浏览器输入一个网址并点击回车时，数据包的流动遵循这些层次结构：
flowchart LR
A[用户输入网址] -->|请求| B[应用层]
B -->|封装| C[传输层]
C -->|封装| D[互联网层]
D -->|封装| E[网络接口层]
E -->|发送数据包| F[网络]
F -->|接收数据包| G[网络接口层]
G -->|解封装| H[互联网层]
H -->|解封装| I[传输层]
I -->|解封装| J[应用层]
J -->|网页内容| K[用户查看]
6.1.2 安全性、性能与故障排除
-
安全性 ：网络的安全性涉及防止未经授权的访问和数据泄露。这包括使用加密（如SSL/TLS）、认证协议（如Kerberos）和防火墙。一个经典的例子是使用VPN来安全地连接远程网络。
-
性能 ：网络性能涉及数据传输的速度和效率。关键性能指标包括带宽、延迟、吞吐量和丢包率。网络管理员使用各种网络监控工具，如Wireshark，来分析和优化网络性能。
-
故障排除 ：当网络出现故障时，必须采取系统化的方法进行诊断。使用ping命令来检查网络连通性，tracert来追踪数据包的路由路径，以及使用网络诊断工具进行更深入的检查是常见的故障排除手段。
6.2 操作系统核心概念掌握
6.2.1 进程与内存管理机制
操作系统负责进程管理，包括进程的创建、调度、同步以及终止。内存管理涉及物理和虚拟内存的分配、保护和优化。
-
进程管理 ：进程是执行中的程序实例。操作系统的进程调度算法负责决定哪个进程获得CPU的控制权。常见的调度算法有先来先服务(FCFS)、短作业优先(SJF)和优先级调度。
-
内存管理 ：分页和分段是操作系统内存管理的两个重要机制。分页系统将物理内存划分为固定大小的块，而分段系统则允许程序使用大小不一的内存块。现代操作系统结合了这两种技术，提供了一个称为分段分页的机制。
6.2.2 文件系统与设备管理策略
-
文件系统 ：文件系统负责组织和管理存储在磁盘上的文件。它提供了数据的存储、检索、更新和删除功能。不同的文件系统有不同的性能和特性，如ext4、NTFS和HFS+等。文件系统的设计需要考虑数据的一致性、可靠性和效率。
-
设备管理 ：设备管理包括设备驱动程序的加载、设备的初始化、I/O请求的处理和设备的释放。为了提高效率，现代操作系统采用了中断驱动和直接内存访问(DMA)等技术。这些技术减少了CPU处理I/O操作的负担，提高了整体性能。
在下一章节，我们将深入探讨数据库系统概论的复习，为读者提供对于数据库基础、优化和安全等方面更全面的理解。
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